مشروع علم البيانات بلغة بايثون
Training Description
تم تصميم مشاريع علوم البيانات مع Python لتمنحك إرشادات عملية حول تحليل البيانات المعياري في الصناعة وأدوات التعلم الآلي في Python ، بمساعدة بيانات واقعية. ستساعدك الدورة على فهم كيف يمكنك استخدام الباندا و Matplotlib لفحص مجموعة بيانات بشكل نقدي مع ملخص للإحصاءات والرسوم البيانية ، واستخراج الرؤي التي تسعى إلى اشتقاقها. ستستمر في البناء على معرفتك بينما تتعلم كيفية إعداد البيانات وإطعامها لخوارزميات التعلم الآلي
Training Course index
Lesson 1: Data Exploration and Cleaning
Lesson 2: Introduction to Scikit-Learn and Model Evaluation
Lesson 3: Details of Logistic Regression and Feature Exploration
Lesson 4: The Bias-Variance Trade-off
Lesson 5: Decision Trees and Random Forests
Lesson 6: Imputation of Missing Data, Financial Analysis, and Delivery to Client
Training course outcomes
النتائج التي سيقوم المتدربين بتأديتها بعد الانتهاء من التدريب
في نهاية هذه الدورة التدريبية ، ستكون لديك المهارات التي تحتاجها لاستخدام خوارزميات التعلم الآلي المختلفة بكل ثقة لإجراء تحليل مفصل للبيانات واستخراج رؤى ذات معنى من البيانات.
استكشاف البيانات وتنظيفها
إدخال البيانات المفقودة والتحليل المالي والتسليم للعميل
• مراجعة نتائج النمذجة
التصرفات/السلوكيات الجديدة الذي سيتعلمها المتدرب
مهارات/جدارات من إطار SFIA التي ستقوم الدورة باستيفائها
Data modelling and design DTAN L4
Analytics INAN L5
Training Pre-requirements
الالمام بالبرمجة بلغة البايثون
الالمام بتحليل البيانات والاحصاء
خبرة لا تقل عن سنة في مجال البيانات والبرمجة والاحصاء
ستحتاج أيضًا إلى تثبيت البرامج التالية مسبقًا:
نظام التشغيل: Windows 7 SP1 64 بت أو Windows 8.1 64 بت أو Windows 10 64 بت أو Ubuntu Linux أو أحدث إصدار من OS X
المتصفح: Google Chrome / Mozilla Firefox أحدث إصدار
Notepad ++ / Sublime Text as IDE (اختياري ، حيث يمكنك ممارسة كل شيء باستخدام Jupyter notecourse على متصفحك)
تم تثبيت Python 3.4+ (آخرها Python 3.7) (من https://python.org)
مكتبات Python حسب الحاجة (J
Related Professional Certificates |
|
---|---|
Trainer Name |
|
Trainer Experiences |
|